Global antimony supply risk assessment through the industry chain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Antimony is a type of critical metal for the energy transition. The antimony industry chain is distributed among the major developed and developing countries around the world. With the development of clean energy technology, the demand for antimony in photovoltaic and energy storage fields will increase significantly. Considering the significant changes in the global demand for antimony products and the serious supply shortage, people should pay more attention to the supply risk of related products of the antimony industry chain. In this paper, we propose a new integrated index to evaluate the supply risk of antimony industry chain related products, including Herfindahl Hirschman index, global governance index, human development index, global innovation index, and betweenness centrality in complex networks. Meanwhile, seven commodities in the antimony industry chain are selected for empirical analysis from 2011 to 2019. The results show that countries with high supply risks of the industry chain upstream include Canada, France, Germany, India, Japan, Thailand, and the United Kingdom. And, Australia, India, Japan, Thailand, and Vietnam are with high supply risks in the midstream of the industry chain. Meanwhile, Canada, India, Japan, and Thailand are with high downstream supply risks. Some countries, like China, the United States, and Germany, play a core role in different sectors of the industry chain. International competitive relations of countries have caused a high supply risk of products related to the antimony industry chain. The supply risk of the antimony industry chain shows that countries must strengthen industrial division and cooperation to maximize their interests. It is suggested to take the country-specific measures to mitigate supply risks, including establishing national inventories of critical materials, overseas investment, strengthening the guidance of industrial policies, and accelerating infrastructure construction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle